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第179行： − 这是一种特别为【小脑模型关节控制器】(CMAC)神经网络设计的学习方法。2014，一种递推最小二乘法被引入在线训练【CMAC】神经网络。这个算法可以一步收敛，然后根据任何新输入的数据在一步内更新所有权重。最初，这个算法有''O''(''N''<sup>3</sup>)的【计算复杂度】。基于【QR分解】，这种递推学习算法被简化为''O''(''N'').+
→收敛递归学习算法（Convergent recursive learning algorithm）
==== 收敛递归学习算法（Convergent recursive learning algorithm） ====
==== 收敛递归学习算法（Convergent recursive learning algorithm） ====
这是一种特别为[https://en.wikipedia.org/wiki/Cerebellar_model_articulation_controller 小脑模型关节控制器](CMAC)神经网络设计的学习方法。2014，一种递推最小二乘法被引入在线训练CMAC神经网络。这个算法可以一步收敛，然后根据任何新输入的数据在一步内更新所有权重。最初，这个算法有''O''(''N''<sup>3</sup>)的[https://en.wikipedia.org/wiki/Computational_complexity_theory 计算复杂度]。基于[https://en.wikipedia.org/wiki/QR_decomposition QR分解]，这种递推学习算法被简化为''O''(''N'').
===学习算法===
===学习算法===